11月17日，国家能源集团大渡河大岗山公司《基于自适应聚类的发电设备绝缘状态预警及放电模式识别》课题研发成功，该课题利用在线局放监测数据，搭建了水轮发电机定子绝缘健康状态预警及放电模式识别模型，强化了机组绝缘状态监测和分析，提高了发电机智慧绝缘监督和预警水平。

发电机定子绕组是发电机的动脉，绕组绝缘的耐热等级、介电强度、机械性能都是影响机组正常运行的关键因素，如果绝缘强度下降到预设值，可能会发生过热或线圈击穿事故，造成重大安全隐患和经济损失，因此发电机绝缘监测分析对机组的稳定运行有着至关重要的意义。

该课题设计的模型通过海量局放监测数据，从时域、频域特征和统计分析方面提取关键特性指标，完成局部放电数据有效指标提取工作，借助自适应聚类分析算法，记录局部放电脉冲统计信息，绘制放电图谱，完成定子绕组绝缘状态预警和放电模式识别，可有效发现机组定子绕组浸渍不足、绕组过热、线圈松动等故障隐患，保障机组安全运行、提高机组设备健康水平。